백트래킹을 이용한 깊이우선탐색에서 해를 빨리 찾기 위한 방법 중 하나는 결정변수의 순서를 효과적으로 배열하는 것이다. 이 때 문제의 동적 및 정적 특성을 고려한 변수 순서화 알고리즘 개발은 매우 중요한 문제이다. 그러나 문제에 적합한 최적의 변수 순서화 알고리즘을 개발하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 변수의 속성에 기반을 두어 문제의 형태를 규정하는 문제분류규칙을 제안하고 이 규칙을 이용하여 문제에 적합한 변수 순서화 알고리즘의 형태를 예측할 수 있게 한다. 결정변수가 동적 및 정적 특성을 갖는 DS-type 문제로서 주파수 할당문제를 선택하여 최적의 변수 순서화 알고리즘을 예측한다. 또한 문제분류규칙에 의해 생성되지 않는 특별한 형태의 문제인 기지국 위치문제를 적용하여 제안하는 문제분류규칙의 효용성을 입증한다.
본 논문은 시멘틱 웹의 실제적인 구현 결과인 개방형 연결 데이터(Linked Open Data(LOD)) 클라우드에서의 연결성을 확충하는 방안을 제시하였다. 현재의 LOD 클라우드는 최초 기대와는 달리 LOD들간의 연결성 부족으로 인하여 활발한 활용을 이끌어 내지 못하고 있다. 를 적용한 명시적연결들을 LOD에 직접 첨부하여 공개하는 현재의 연결방식은 연결대상 LOD들의 변경상황을 실시간으로 검색결과에 반영하지 못하며 별도의 작업을 통하여 이러한 명시적연결들을 생성하고 주기적으로 갱신하여야 한다는 제약을 가진다. 이에 본 논문은 명시적연결들을 첨부하는 대신 LOD마다 연결정책을 마련하고 이를 LOD와 함께 공개하는 방안을 제안하였다. 연결정책에는 타겟LOD들을 선정하고 연결판단에 필요한 술어 쌍들과 유사도를 명세하도록 하였다. 이러한 연결정책에 기반하여 여러 LOD들에 거쳐 진행하는 심층검색 기능을 API로 구현하고 이를 Github를 통하여 공개하였다. 구현한 심층검색을 유사도 1.0~0.8, 깊이 4까지에서 실험한 결과 신뢰적인 연결들을 91%~98% 수준으로 포함하고 170% 정도 규모의 적정한 확장성을 제공하는 것으로 평가되었다.
이 연구는 수심에 따른 공기소모량의 변화를 인간의 특성 및 이론값과의 비교·분석하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 실험대상자 A·B는 수심에 따라 각각 비슷한 상승률을 보였다. 둘째, 실험대상자 C는 수중 25m에서 공기소모량의 상승률이 유의하게 높게 나타났는데, 그 이유는 깊은 수심의 수압에 신체가 민감하게 반응하여, 호흡이 다른 참여자보다 다소 빨라 공기소모량을 증가시킨 것으로 보인다. 셋째, 실험대상자 D·E는 공기소모량이 전반적으로 유의하게 낮게 나타났다. 이는 D와 E의 연령이 각각 37세, 35세로 실험대상자 중 가장 젊고, 체력이 강건하며, 군 복무 당시 해상의 심해 잠수경험이 풍부하여 나타난 결과로 보인다. 넷째, 실험대상자 분당 평균 공기소모량은 수면과 비교하여 수중 5m는 약 1.45배, 수중 10m는 약 1.85배, 수중 20m는 약 2.8배로 분당 공기소모량이 증가하였다. 이는 구조대원 각자의 경험과 체력, 신체가 수중에서 적응하는 정도의 차이, 그리고 수중 호흡법이 달라서 나타난 결과로 보인다. 마지막으로 실험 평균값과 이론값의 차이는 실험대상자 구조대원 5명 각자의 경험과 체력, 신체가 수중에서 적응하는 정도의 차이 및 수중 호흡법에 따라 이론값보다 많거나 적게 공기를 소모하여서 나타난 결과로 보인다.
자료의 크기가 방대한 응용 프로그램에서는 메인 메모리와 저장 장치간의 자료 입출력(I/O)이 전체 계산의 주요 병목 요인으로 작용한다. 본 논문은 [2004 한국정보처리학회 추계논문집 제11권 제2호 1139-1142]에서 제안된 그리드(grid) 그래프를 위한 입출력 효율적인 depth-first search (DFS) 알고리즘을 지원하기 위한 입출력 효율적인 영역 구분자를 구하는 알고리즘을 제안 한다. 그 입출력 복잡도 (I/O-Complexity)는 O(Soft(N))이다. 여기서 N=|V|+|E|이고 $sort(N)=\Theta((N/B)log_{M/B}(N/B))$이다.
Large area infrared surveys are often accompanied with follow-up optical spectroscopic surveys that has a significant legacy value even for other areas of research. Using these spectral database, we have performed a search for MgII absorption lines in the optical spectrum of background quasar. Over the ~4deg2 of AKARI North Ecliptic Pole survey field and Spitzer First Look Survey field, 18 and 16 MgII absorber systems are identified respectively. The redshift range for the background quasars was 1.0<$z_{qso}$<3.4, while the redshift range for the absorber was 0.6<$z_{abs}$<1.6. Galaxies responsible for MgII absorptions are identified in the deep optical images (CFHT r-band), yet the identification still remains ambiguous for 60% of the systems due to the limited image depth and the source crowdedness. The impact parameter ranges 20-60kpc, and the rest-frame equivalent width of MgII absorption ranges $0.7-4{\AA}$. The most critical part in the identification of MgII absorber galaxies is the existence of deep optical images in addition to the high S/N quasar spectrum with R>3000.
Computer-based modeling and simulation (M&S) techniques have become an essential component in the development of new weapons systems. M&S techniques provide a means to simulate military training, strategies, military doctrines, and weapons acquisition processes. This paper proposes a small scale engagement scenario generation method. This work also includes a process for scenario generation and visualization. The proposed scenario generation methodology employs the Timed-FSA (finite state automata) and DFS (depth first search) algorithms. The proposed scenario generation method is verified using a one-on-one combat engagement scenario between two submarines. In addition, we suggest a scenario generation process including whole scenario generation and scenario visualization.
Pneumatics is widly used in the industrial implementation, in the operation of air-powered actuators and the control devices needed in their operation. However, there are many empirical factors in pneumatics design, it might cause excessive design of pneumatic components. For that reason, we developed VDES(Vacuum Design Expert System) for the economic design of pneumatic vacuum equipment. VDES is achieved with CLIPS(C Language Integrated Production System) and knowledge base that contains a number of facts and rules for pneumatic vacuum design. Forward chaining and depth first search technique are used in this system. Appling VDES to the actual field, this system is verified to be a good efficiency and could be applied to the field of pneumatic vacuum equipment design.
This paper presents an study on the knowledge based system for diagnosing the fire causes using the Fuzzy Possibility Measure( FPM ) about the electric-fire ignition. The Ignition values needed for causes diagnosis is computed as FPM for electric-fire ignition based on the internal scale technique that assigns numerically the characteristic difference of facts to the-tin-ear scale. For the convinience of inference, ignition sources are classified into seven types : short, ground fault, leakge of electricity, overcurrent, cord junction overheating, bad Insulation and spark. The system for causes diagnosis of electric-fire is composed of Knowledge Acquisition System, Inference Engine and Man-Machine Interface, The diagnosis system is wrritten in an artificial intelligence langusge “PROLOG” which uses depth-first search and backward chaining schemes in reasoning process.
The admission officer system that is discussed by research topic was introduced just six years ago. So, domestic journals for research trends analysis of admission officer system are not enough. From the time of the end of 1st government financial support project (2007~2012) for admission officer system, it is important things that to summarize the results of study and to look at the implications. The contents of this study will help that other researchers search the study directions. The implication of the research are as follows. First, we can see that range of research is widening and research is advancing. Second, the journals that related to high school will be come out more frequently. Finally, after accumulation of data, in-depth study analysis will be also come out.
최근에 3차원 데이터는 그 크기가 상당히 커지고 있으며, 이에 따라 3D 그래픽 파이프라인에 데이터를 전송할 때 메모리 버스 대역폭의 병목 현상에 대한 문제가 크게 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 모델링된 3차원 데이터의 위상 정보를 압축하여 보내는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 3차원 데이터의 위상 정보를 효율적으로 압축하는 방법과 자료구조를 제안하였다. 기존의 위상 압축 방법들의 선형적인 탐색 방법에 비해 보다 효율적인 나선형 깊이 우선 탐색 방법을 사용하였다. 제안하는 방법은 이미 탐색한 정점들의 재사용도를 높임으로써 압축과정에서 생성되는 허프만 테이블의 크기를 줄였고 전체적으로 압축되는 데이터의 크기도 보다 줄였다. 실험한 결과, 비트수/정점이 평균 1.7 정도이었고, 비트수/폴리곤이 평균 1.3 정도고 이전 방법들보다 1.5배에서 2.5배정도 나은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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